• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.53-64
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• 2022

High dimensional time series is gaining considerable attention in recent years. The sparse vector heterogeneous autoregressive (VHAR) model proposed by Baek and Park (2020) uses adaptive lasso and debiasing procedure in estimation, and showed superb forecasting performance in realized volatilities. This paper extends the sparse VHAR model by considering non-convex penalties such as SCAD and MCP for possible bias reduction from their penalty design. Finite sample performances of three estimation methods are compared through Monte Carlo simulation. Our study shows first that taking into cross-sectional correlations reduces bias. Second, nonconvex penalties performs better when the sample size is small. On the other hand, the adaptive lasso with debiasing performs well as sample size increases. Also, empirical analysis based on 20 multinational realized volatilities is provided.

• 천문학회보
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• 제34권1호
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• pp.76.1-76.1
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• 2009

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권1호
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• pp.40.1-40.1
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• 2009

• 인지과학
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• 제22권1호
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• pp.39-55
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• 2011

사람들은 이사, 투표, 시험, 부상, 차 구입과 같은 미래의 사건에 대한 자신의 정서 반응을 과도하게 예측한다. 충격 편향(impact bias)란 자신의 정서 반응이 강하게 오래 계속될 것으로 예상하는 것이다. 본 연구는 원자력 발전소, 유전자조작식품, 그리고 휴대폰과 같은 위험 대상에 대해 충격 편향이 관찰되는지, 그리고 관찰된다면 이 편향을 감소시키는 조작의 효과가 있는지를 검토하였다. 참여자들은 위험 대상에 대해서 현재보다 가까운 미래인 1주일 후 충격 편향을 가장 크게 보였다. 적응 과제와 탈초점 과제를 사용한 결과, 탈초점 조작이 위험 대상들에 대한 충격 편향을 감소시켰다. 본 연구의 결과들을 선행 연구들과 관련해서 논하였다.

• 한국심리학회지:법
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• 제11권1호
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• pp.63-87
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• 2020

판단과 의사결정 연구에서 사람들이 판단 대상과 무관한 정보에 의해 영향을 받아, 예측 가능한 방향으로 편향이 일어날 수 있다. 이런 편향은 법적 판단에서도 나타난다는 연구도 많다. 그 중 하나는 피고인의 성격증거에 의해 유도된 편향이다. 본 연구에서는 성격증거로 편향을 유도한 다음, 판단자의 사고를 촉진하는 활동을 통해 편향을 감소시키는 방안을 모색하였다. 실험 1에서는 대학생 121명을 대상으로 하여 토론, 반사실적 사고와 토론, 그리고 반사실적 사고와 동료평가를 한 경우로 나누어 어떤 방법이 피고인의 성격증거로 유도된 편향을 줄이는데 효과가 있는지를 알아보았다. 연구결과 탈편향 활동을 한 집단은 통제 집단보다 유의미하게 편향이 줄어들었지만, 세 가지 다른 탈편향 활동을 한 집단들 간에는 감소량에서 차이가 없었다. 동일한 설계와 절차로 일반인 125명을 대상으로 실시한 실험 2에서는, 대학생 집단과는 달리, 반사실적사고와 토론을 병행한 집단에서만 유의미하게 편향이 줄어들었다. 종합 논의에서는 대학생과 일반인 간에 왜 이런 차이가 나타났는지에 대한 탐색과 연구의 한계점, 그리고 향후 연구방향에 대해 다루었다. 본 연구는 탈편향 전략이 피고인의 성격증거로 인해 발생할 수 있는 오판을 축소시킬 수 있음을 확인하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.51-56
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• 2006

Biases embedded in numerical weather precipitation forecasts by the RDAPS model was determined, quantified and corrected. The ultimate objective is to eventually enhance the reliability of reservoir operation by Korean Water Resources Corporation (KOWACO), which is based on precipitation-driven forecasts of stream flow. Statistical post-processing, so called MOS (Model Output Statistics) was applied to RDAPS to improve their performance. The Artificial Neural Nwetwork (ANN) model was applied for 4 cases of 'Probability of Precipitation (PoP) for wet and dry season' and 'Quantitative Precipitation Forecasts (QPF) for wet and dry season'. The reduction on the large systematic bias was especially remarkable. The performance of both networks may be improved by retraining, probably every month. In addition, it is expected that performance of the networks will improve once atmospheric profile data are incorporated in the analysis. The key to the optimal performance of ANN is to have a large data set relevant to the predictand variable. The more complex the process to be modeled by the ANN, the larger the data set needs to be.

• 천문학회보
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• 제41권2호
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• pp.49.3-50
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• 2016

Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky (DEEP-South) observations have been conducted officially during the off-season for exoplanet search since October 2015. Most of the allocated time for DEEP-South is devoted to targeted photometry, Opposition Census (OC), of Near Earth Asteroids (NEAs) to increase the number of such objects with known physical properties. It is efficiently achieved by multiband, time series photometry. This Opposition Census (OC) mode target objects near their opposition, with km-sized PHAs in the early stage and goes down to sub-km objects. Continuous monitoring of the sky with KMTNet is optimized for spin characterization of various kinds of asteroids, including binaries, satellites, slow/fast- and non-principal axis-rotators, and hence is expected to facilitate the debiasing of previously reported lightcurve observations. We present the preliminary lightcurves of NEAs from year one of the DEEP-South with our long term plan.

• 천문학회보
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• 제43권1호
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• pp.42.1-42.1
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• 2018

Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky (DEEP-South) observation is being made during the off-season for exoplanet survey, using Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet). An optimal combination of its prime focus optics and the 0.3 billion pixel CCD provides a four square degrees field of view with 0.4 arcsec/pixel plate scale which is also best suited for small body studies. Normal operation of KMTNet started in October 2015, and a significant portion of the allocated telescope time for DEEP-South is dedicated to targeted observation, Opposition Census (OC), of near-Earth asteroids for physical and taxonomic characterization. This is effectively achieved through multiband, time series photometry using Johnson-Cousins BVRI filters. Uninterrupted monitoring of the southern sky with KMTNet is optimized for spin characterization of a broad spectrum of asteroids ranging from the near-Earth space to the main-belt, including binaries, asteroids with satellites, slow/fast- and non-principal axis-rotators, and thus is expected to facilitate the debiasing of previously reported lightcurve observations. Our software subsystem consists of an automated observation scheduler, a pipelined data processing system for differential photometry, and an easy-to-use lightcurve analysis toolkit. Lightcurves, spin periods and provisional determination of class of asteroids to which the lightcurve belongs will be presented, using the dataset from first year operation of KMTNet. Our new taxonomic classification scheme for asteroids will also be summarized.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권6호
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• pp.935-946
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• 2016

이 연구의 목적은 과학교육과 관련된 인지편향을 확인하고 과학교육을 통하여 인지편향을 줄일 수 있는 방법을 확인하기 위하여 계획되었다. 문헌조사를 통하여 연구되어진 인지편향을 수집하였고, 과학학습의 관련성이 높은 인지편향을 과학교육전문가와의 토론을 통하여 추출하였다. 연구 결과 합리적 인과관계추론을 방해하는 인지편향, 다양한 정보와 결론 생성을 방해하는 인지편향, 자기반성적 학습을 방해하는 인지편향, 자기 주도적 의사결정을 방해하는 인지편향, 범주 제한적 사고를 조장하는 인지편향의 다섯 가지로 분류하였고, 총 29개의 인지편향들을 조사하였다. 합리적 인과관계추론의 방해하는 인지편향은 목적론적 사고, 가용성 편향, 착각적 상관, 클러스터 착각이었다. 문제해결에서 다양한 정보의 탐색을 방해하는 인지편향은 선택적 지각, 실험자 편향, 확증편향, 단순 사고 효과, 주의 편향, 신념편향, 실용 오류, 기능적 고착, 틀 효과가 있었다. 자기반성적 학습을 방해하는 인지편향은 과도한 자신감 편향, 우월성 편향, 계획 오류, 기본적 귀인 오류, 더닝-크루거 효과, 사후확신편향, 맹점편향을 확인하였다. 자기 주도적 의사결정을 방해하는 인지편향은 동조효과, 편승효과, 집단사고, 권위에 호소, 정보편향이 있다. 마지막으로 범주 제한적 사고를 조장하는 인지편향으로는 심리학적 본질주의, 고정관념, 의인화, 외집단 동질성 편향이 있었다. 연구된 인지편향에 대한 심리학적 특징들과 과학교수-학습방법들을 토대로 인지편향을 줄이고 역량을 향상시킬 수 있는 수업 방법에 대해서 논의한다.